Predicción del caudal de embalses

Sistema predictivo con IA para optimizar recursos híbridos

Desarrollamos un modelo de IA para predecir el caudal de los embalses y mejorar la gestión del agua.

Tecnologías

Machine Learning, Series Temporales

Sector

Energía

Tipo

EA3, Producto

Objetivo

La empresa pública que gestiona el ciclo integral del agua de la Comunidad de Madrid Canal de Isabel II, necesita predecir con precisión el comportamiento del caudal de los embalses de cabecera de la Comunidad de Madrid, que gestiona Canal de Isabel II, con el objetivo de mejorar la toma de decisiones en tiempo real.

De esta manera el Instituto de Ingeniería del Conocimiento investiga cómo optimizar la gestión de los recursos hídricos ante escenarios de alta demanda, variabilidad meteorológica y la necesidad de eficiencia operativa, poniendo el foco en capturar de forma correcta los picos de caudal de los embalses.

Solución

Para alcanzar este objetivo, se utilizó el sistema de predicción EA3 basado en técnicas avanzadas de inteligencia artificial y Machine Learning. La solución se fundamenta en:

Modelos de IA capaces de capturar relaciones no lineales entre variables meteorológicas y de caudal de los embalses, aprender patrones ocultos en grandes volúmenes de datos y adaptarse dinámicamente a nuevas condiciones.

Integración de variables exógenas y modelos meteorológicos propios, ajustados espacial y temporalmente a la cuenca vertiente de interés.

Entrenamiento y validación empleándose algoritmos supervisados y métricas especializadas para evaluar el desempeño y evitar el sobreajuste.

Beneficio

La implantación de este sistema predictivo del caudal de los embalses de cabecera de la Comunidad de Madrid, ha proporcionado beneficios estratégicos y operativos como son:

Mejora significativa en la precisión de las predicciones

Especialmente en la identificación de picos de aportaciones y episodios críticos de caudal, lo que permite anticipar situaciones relevantes para la gestión hídrica.

Mayor capacidad de adaptación ante eventos extremos

Gracias a la robustez del modelo frente a la persistencia, especialmente durante avenidas de caudal.

Contribución directa

Al cumplimiento de compromisos medioambientales y de calidad, reforzando el posicionamiento de Canal de Isabel II como referente en gestión sostenible del agua.

Datos de interés

¿Tienes una idea producto de IA?

Te ayudamos a convertir tu idea en producto real, viable y escalable, acompañándote tanto en el desarrollo tecnológico como en su sostenibilidad económica.